公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 几十年来，原子钟一直是计时最稳定的手段。它们通过与原子共振频率同步振荡来测量时间，这种方 法非常精确，以至于它成为了定义秒的基础。 如今，计时领域出现了一位新的挑战者。研究人员近期开发出一种基于微机电系统（MEMS）的微型 时钟，利用硅掺杂技术实现了创纪录的稳定性。该时钟运行8小时后，偏差仅为102纳秒，接近原子钟 的标准，同时所需的物理空间和功耗都更小。过去，实现这样的稳定性一直是一项挑战，因为即使是 微小的温度变化也会对计时造成干扰。 该团队上周在第71届IEEE国际电子器件年会上展示了他们的新型时钟。 节省空间和电力 这款MEMS时钟由几个紧密连接的部件组成，所有部件都集成在一个比方糖表面还小的芯片上。在其 中心，一块覆盖着压电薄膜的硅片以其固有频率振动，而附近的电子电路则测量这些振动。一个微型 内置加热器将整个结构保持在最佳温度。由于谐振器、电子电路和加热器彼此靠近，它们可以作为一 个协调的系统工作：谐振器产生定时信号，电子电路监控并调整该信号，而加热器则防止温度波动导 致时钟漂移。 项目顾问、密歇根大学微机电系统工程师鲁兹贝·塔布里齐安解释说，这款时钟 ...

英伟达Blackwell B200 GPU架构与性能分析 - 英伟达推出新一代顶级计算GPU Blackwell B200，放弃了传统的单芯片设计，转而采用两个光罩大小的芯片，在软件层面被视为一个独立的GPU，成为公司首款芯片级GPU [1] - 每个B200芯片物理上包含80个流式多处理器（SM），但每个芯片支持74个SM，因此整个GPU共有148个SM，时钟频率与H100的高功率SXM5版本相似 [1] - 与上一代H100 SXM5相比，B200的功耗目标为1000W（H100为700W），采用台积电4NP制程，配备288 GB HBM3E显存，带宽高达8 TB/s [2] 缓存与内存子系统 - B200的L1缓存/共享内存容量与H100相同，为256 KB，开发者可通过CUDA API调整L1缓存与共享内存的分配比例 [4] - B200的L2缓存容量大幅提升至126 MB，而H100为50 MB，A100为40 MB，直接连接到同一L2分区的延迟约为150纳秒 [7] - 从单线程角度看，B200表现类似三级缓存架构，其L2缓存的分区特性很可能对应于其两个芯片，跨芯片延迟增加很小 [8] - 与AMD MI300X相比，英伟达的L1缓存容量更大、速度更快，但AMD的L2缓存延迟更低，且拥有256 MB末级缓存，实现了低延迟和高容量的结合 [9] 内存带宽与延迟表现 - B200的显存带宽为8 TB/s，显著高于H100的3.3 TB/s和AMD MI300X的5.3 TB/s [2][23] - 在L2带宽测试中，B200在本地L2分区内带宽可达21 TB/s，当数据在两个分区间传输时，带宽下降至16.8 TB/s [20] - B200的VRAM延迟似乎高于MI300X以及更早的H100和A100，但延迟回归的程度并不严重，表明其多芯片设计运行良好 [10] - B200在共享内存延迟方面表现出色，访问速度比测试过的任何AMD GPU都要快，包括RDNA系列的高频型号 [12] 计算吞吐量与原子操作 - SM数量的增加使B200在大多数向量运算中拥有比H100更高的计算吞吐量，但FP16运算是个例外，B200不能以FP32两倍的速度执行FP16运算 [30] - AMD的MI300X能进行双倍速率的FP16计算，其强大的运算能力在大多数向量运算方面远超H100和B200 [32] - B200的每个SM每个周期可以执行32次原子加法操作，而AMD CDNA3计算单元每个周期可以执行16次原子加法，这使得B200尽管核心数量较少，却依然能够胜出 [16] - 在全局内存原子操作吞吐量上，B200芯片每个周期可以支持GPU上近512次此类操作，而AMD的MI300A芯片在这项测试中表现不佳 [30] 张量内存与AI优化 - Blackwell引入了张量内存（TMEM），类似于专用于张量核心的寄存器文件，其组织结构为512列 x 128行，每个单元格为32位，每个SM子分区都有一个512列 x 32行的TMEM分区 [34][35] - TMEM容量为64 KB，与AMD CDNA架构上的累加器寄存器文件（Acc VGPR）容量相同，但TMEM的实现更加完善和成熟，采用了动态分配方案 [35] - 引入TMEM有助于降低常规寄存器文件的容量和带宽压力，Blackwell的CTA级矩阵指令每个周期、每个分区可以支持1024次16位MAC操作 [38] - 与AMD CDNA架构相比，TMEM的源矩阵可以来自共享内存或TMEM自身，而CDNA的MFMA指令源矩阵可以来自常规或Acc VGPRs [36] 实际应用基准测试 - 在FluidX3D基准测试中，B200充分发挥了其显存带宽优势，性能超越了MI300X，该测试采用256x256x256单元配置，FP32模式下需要1.5 GB内存，访问模式对缓存不友好 [42] - 当使用IEEE FP16格式进行存储时，AMD的MI300A在FluidX3D测试中略有进步，但仍然远胜于B200 [45] - 在FP64性能方面，B200的基本FP64运算速度为FP32的一半，远超消费级GPU，在自行编写的基准测试中表现优于消费级GPU和H100，但MI300X凭借其庞大体积依然显露优势 [40] 多芯片架构与竞争格局 - 与AMD的MI300X（采用12芯片设计）相比，英伟达的双芯片策略显得较为保守，但软件无需考虑多芯片架构，是H100和A100的直接继任者 [51] - AMD即将推出的MI350X预计将把显存带宽提升至8 TB/s，在B200已经领先的领域迎头赶上 [51] - 英伟达的优势在于其CUDA软件生态系统，GPU计算代码通常首先针对英伟达GPU编写，硬件只需足够优秀以阻止竞争对手填补CUDA的“护城河” [54] - 英伟达保守的硬件策略给AMD留下了机会，像MI300X这样的GPU展现了AMD实现高难度设计目标的能力，其是否能在硬件上挑战英伟达的软件主导地位值得关注 [57] 测试中遇到的问题 - 在数周的测试中，遇到了三次GPU挂起问题，表现为GPU进程卡死，任何尝试使用系统八个GPU中任何一个的进程都会挂起，只有重启系统才能恢复GPU功能 [47] - 内核消息显示，Nvidia统一内存内核模块（nvidia_uvm）在禁用抢占的情况下获取了锁，可能导致软件死锁 [47][48] - `nvidia-smi`提供了重置GPU的选项，但如果GPU正在使用中就无法生效，这违背了提供重置选项的初衷，希望英伟达能提供无需重启系统即可解决问题的方法 [48][49]

公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 经过多年的筹备，德州仪器位于谢尔曼的半导体工厂已正式投产。 这座耗资 400 亿美元的工厂将生产数千万个芯片，这些芯片对于汽车、智能手机、数据中心以及日 常电子产品至关重要——而这些行业在疫情期间受到了冲击。 "半导体行业对各行各业的影响之大令人震惊。几乎所有东西都与电子产品有关，或者与电子产品息 息相关；因此，我们全球供应链中几乎唯一的故障点就是疫情期间来自台湾和其他地区的供应链中 断，这让我们学到了很多，"德克萨斯州和俄亥俄-俄亥俄半导体技术中心区域创新官员詹姆斯·格里 姆斯利说道。 该项目最初得到了拜登政府的支持，并受到了州长格雷格·阿博特的热烈欢迎。 "半导体对于构建真正定义我们未来的人工智能基础设施至关重要……在德州仪器的帮助下，德克萨 斯州将继续保持尖端半导体制造中心的地位，并拥有比其他任何州都多的就业机会，"州长阿博特说 道。 该项目将为总部位于达拉斯的德州仪器 (TI) 创造 3,000 个新的就业岗位，并支持数千个其他就业岗 位。 "这些工作并非都需要大学学位。很多这类工作你只需要在高中或毕业后参加一些职业培训课程，就 能获得一份薪水优渥、福利 ...

文章核心观点 - 日本芯片制造商Rapidus开发出基于大型玻璃基板的中介层技术 旨在降低AI半导体生产成本 挑战台积电的领先地位 并推动日本建立从尖端芯片制造到AI半导体组装的完整国内供应链 [1][2] 技术突破与优势 - Rapidus打造了全球首个由大型玻璃基板切割而成的中介层原型 基板为边长600毫米的正方形玻璃 [1] - 与传统从300毫米圆形硅片切割方形中介层的方法相比 新方法因尺寸更大、废料更少 使单块基板可生产的中介层数量增加10倍 [1] - 该原型中介层的表面积比其他中介层大30%到100% 可容纳更大的芯片 [1] - 玻璃材料相比硅具有更优异的电性能 为技术带来额外优势 [1] - 作为行业后来者 Rapidus不受现有做法束缚 可直接采用最适合AI半导体的最新材料（如玻璃）[2] 生产计划与目标 - Rapidus的目标是在2028年开始量产该玻璃基板中介层 [1] - 公司计划大规模生产2纳米芯片 并计划在2027财年开始晶圆前端工艺（形成电路）[2] - 公司已在2024年7月生产出第一个2纳米晶体管 [2] - 包含芯片连接与封装的后端工艺大规模生产预计于2028年开始 [2] - 公司将在2025年于东京开幕的日本半导体展上展示其原型玻璃基板 [3] 竞争格局与产业背景 - Rapidus的直接竞争对手台积电在其封装技术中使用硅中介层 并为英伟达生产AI半导体 [2] - 英特尔也一直在努力采用玻璃基板技术 [2] - 目前全球后端（封装等）生产主要集中在中国大陆（占30%）和台湾地区（占28%） 日本仅占6% [3] - AI芯片的组装更为复杂 不再仅依赖低廉劳动力 Rapidus正与其他日本公司合作尝试实现后端生产自动化 [3] 公司支持与战略意义 - 日本经济产业省承诺向Rapidus提供1.72万亿日元（约111亿美元）的援助 其中1805亿日元将专门用于后端流程 [2] - 此项技术的发展旨在使日本拥有从尖端芯片生产到AI半导体组装的完全国内供应链 [2] - 为应对玻璃材质脆弱、易破损和易变形等挑战 Rapidus聘请了曾在夏普等日本显示器制造商工作过的工程师 将LCD玻璃加工技术应用于半导体领域 [1][2]

文章核心观点 - 高带宽内存是AI算力发展的关键基础设施，其性能直接决定了AI模型训练和推理的速度与效率 [1] - 韩国KAIST大学发布的HBM技术路线图详细规划了从HBM4到HBM8的未来发展蓝图，揭示了HBM技术将持续突破带宽、容量和能效极限，以支撑未来AGI等高级AI应用的需求 [1][15] - HBM通过3D堆叠等核心技术解决了传统内存的带宽瓶颈、高延迟和高功耗问题，已成为AI服务器不可或缺的组件 [4][7][14] HBM技术定义与核心优势 - **技术定义**：HBM是一种采用“三明治式”3D堆叠技术的“超级内存”，通过硅通孔实现数据在堆叠芯片层间的垂直高速传输，解决了传统平面内存的带宽和延迟瓶颈 [7][8][59] - **带宽碾压**：HBM带宽远超传统内存，HBM3带宽为819GB/s，HBM4将达2TB/s，HBM8更将飙升至64TB/s，相当于每秒传输16万部高清电影，这是AI训练速度的关键 [12] - **功耗减半**：HBM的垂直传输设计更省电，传输1TB数据，HBM3功耗是DDR5的60%，HBM4将进一步降至50%，有助于数据中心大幅降低电费 [13] - **体积迷你**：HBM模块体积小，可直接集成在GPU封装旁，使AI服务器能容纳更多GPU，算力密度提升3倍，是高密度AI服务器的必然选择 [10][14] HBM技术发展路线图（2026-2038） - **HBM4**：预计2026年推出，核心创新在于定制化Base Die，可直连低成本LPDDR内存以扩展容量，带宽提升至2TB/s，单模块容量达36-48GB，采用直触液冷散热应对75W功耗 [17][18][22][24] - **HBM5**：预计2029年推出，引入近内存计算技术，在内存堆叠中集成计算单元，可减少GPU 40%的工作量，带宽达4TB/s，容量80GB，采用浸没式冷却应对100W功耗 [27][28][29] - **HBM6**：预计2032年推出，采用“多塔架构”提升吞吐量，使LLM推理吞吐量较HBM5提升126%，带宽达8TB/s，容量96-120GB，并集成L3缓存专门存储KV缓存以降低延迟 [32][35][36][38][40] - **HBM7**：预计2035年推出，实现内存与高带宽闪存的融合，集成容量达2TB的HBF作为低成本大容量存储，系统总内存容量可达17.6TB，带宽24TB/s，采用嵌入式冷却 [41][42][44][46][47] - **HBM8**：预计2038年推出，采用全3D集成技术，将GPU裸片垂直堆叠在HBM之上，实现“算力无瓶颈、数据零等待”，带宽达64TB/s，容量200-240GB，采用双面嵌入式冷却 [49][52][54][56][57] 支撑HBM性能的关键技术 - **硅通孔**：在芯片上制造微米级垂直孔道，使数据能在堆叠芯片层间直接传输，路径缩短90%以上，是3D堆叠的基础，其布局从对称演进到同轴以降低干扰 [59][63][66][67] - **混合键合**：采用铜-铜直接键合工艺连接芯片，相比早期的微凸点技术，电阻降至1/10，连接更牢固密集，使堆叠层数增至24层、I/O数量达16384个成为可能 [68][70][71] - **AI辅助设计**：利用AI模型大幅缩短HBM复杂结构的设计周期，如PDNFormer模型可在1毫秒内完成电源阻抗分析，将设计周期从数月缩短至数周 [72][74][76][77][79] HBM产业格局与挑战 - **市场格局**：2025年全球HBM市场规模达300亿美元，2030年预计突破980亿美元，SK海力士、三星、美光三巨头垄断90%以上产能，订单已排至2026年 [80][81] - SK海力士为行业龙头，占全球HBM3E出货量的55%，其M15X新工厂投产后月产能将提升至17.8万片 [81] -三星的HBM3E产能已被谷歌、博通等头部客户包圆，并与OpenAI签署了713亿美元的四年供应大单 [84] -美光增速快，其HBM3E已通过英伟达认证，目标是在2026年将市场份额从7%提升至24% [85] - **主要挑战**： - **成本**：HBM3每GB成本约为DDR5的5倍，HBM4因工艺复杂成本预计再增30%，需通过提升良率、扩大产能和技术创新来降本 [87] - **散热**：未来HBM8功率可能突破200W，需研发新型散热材料、芯片级冷却方案和智能温控系统来应对 [88] - **生态协同**：需要GPU/CPU硬件接口、AI软件框架及行业标准进行深度适配与优化，以充分发挥HBM性能并降低应用门槛 [88][89]

公司上市与市场表现 - 沐曦股份于A股科创板上市，开盘股价大涨超500%，公司市值直逼3000亿元 [1] - 公司发行价格为104.66元/股，对应市值约418.74亿元，市销率为56.35倍 [13] - 本次发行共产生19331个中签号码，网上发行最终中签率仅为0.03348913% [13] 公司概况与核心技术 - 沐曦集成电路（上海）股份有限公司于2020年9月在上海成立，并在多地设有全资子公司暨研发中心 [3] - 公司核心团队平均拥有近20年高性能GPU产品端到端研发经验，曾主导过十多款世界主流高性能GPU产品研发及量产 [3] - 公司致力于为异构计算提供全栈GPU芯片及解决方案，产品采用完全自主研发的核心GPU IP、指令集和架构，并配有兼容主流生态的软件栈 [4] 产品线与发展战略 - 公司打造全栈GPU芯片产品，包括用于智算推理的曦思N系列、用于通用计算的曦云C系列以及用于图形渲染的曦彩G系列 [4] - 公司坚持“1+6+X”发展战略，与智算中心、服务器整机厂、操作系统厂商、大模型厂商、AI应用方等建立了合作生态 [5] - 截至报告期末，公司GPU产品累计销量超过25,000颗，应用部署于10余个智算集群，算力网络覆盖国家人工智能公共算力平台、运营商智算平台和商业化智算中心 [5] 财务业绩与增长 - 报告期各期，公司营业收入分别为42.64万元、5,302.12万元、74,307.16万元和32,041.53万元，2022-2024年三年复合增长率为4,074.52% [5] - 公司预计2025年全年实现营业收入15.0亿元至19.8亿元，相较2024年增幅为101.86%至166.46% [7] - 2025年1-9月，公司实现利润总额-3.41亿元、净利润-3.46亿元，较上年同期分别减亏56.31%和55.79% [8] - 2025年4-6月，公司营业收入5.95亿元，同比增长237.87%，归母净利润4661.89万元，实现单季度盈利；2025年7-9月，公司营业收入3.21亿元，同比增长665.32%，归母净利润-1.60亿元，同比减亏40.64% [8] 募投项目与产品规划 - 公司拟将募集资金用于新型高性能通用GPU研发及产业化项目、新一代人工智能推理GPU研发及产业化项目、面向前沿领域及新兴应用场景的高性能GPU技术研发项目 [10] - 新型高性能通用GPU研发及产业化项目投资总额为340,992.38万元，拟使用募集资金245,919.76万元，包括第二代（C600）和第三代（C700）高性能通用GPU研发子项目 [11] - 主力产品曦云C500系列预计未来1-2年内仍是重要收入来源；基于国产供应链的曦云C600系列已回片，预计2025年底进行风险量产；曦云C700研发项目已于2025年4月立项 [11][12] 行业挑战与竞争格局 - 国产GPU面临国际巨头（如英伟达）的竞争压力，在技术积累、人才、规模及资金实力上存在差距，产品性价比短期内难以突破 [15] - 商业客户（如互联网企业）对GPU产品性能及稳定性要求极高，采购决策周期长，国产GPU目前占比较低且多集中于推理场景 [16] - 国产GPU软件生态相对薄弱，虽然具备兼容CUDA的理论基础，但生态适配、迭代和培育是一项长期工程 [17] - 全球半导体产业链受到地缘政治影响，部分客户对国产GPU的供应链稳定性存在担忧 [18] 公司竞争优势 - 公司完全自主掌握GPU IP、指令集和架构等底层核心技术，能够根据客户需求快速迭代、优化产品软硬件技术组合方案 [19] - 公司可提供高性价比、多形态（PCIe板卡、OAM模组）的产品选择，帮助商业化智算中心实现更优的PUE运营水平 [19] - 公司较早启动了国产供应链布局，首款国产供应链产品曦云C600已完成回片点亮，性能测试结果及市场反响良好 [19] - 公司产品在通用性、单卡性能、集群性能和CUDA兼容等方面均具有国内领先优势 [18]

文章核心观点 - 三星公司否认了其计划逐步停止生产消费级SATA固态硬盘的传闻，但人工智能基础设施的扩张正导致NAND闪存供应紧张、价格飙升，并深刻重塑存储行业的供应链与生产优先级[1][2][3] 市场传闻与公司回应 - YouTube频道“摩尔定律已死”报道称，由于NAND闪存供应趋紧，三星计划永久停止SATA III固态硬盘的生产，并将其部分NAND工厂改造为生产DRAM[1] - 三星公司明确否认了上述关于其计划逐步停止生产消费级SATA固态硬盘的报道[1] - 尽管三星否认，但存储市场面临的整体供应压力依然十分严峻[2] NAND闪存市场供需与价格动态 - NAND闪存持续短缺导致价格大幅上涨，例如1Tb TLC NAND芯片价格从2025年7月的4.80美元飙升至11月的10.70美元，在不到六个月的时间里翻了一番还多[2] - MLC和QLC NAND的价格也呈现类似的上涨趋势[2] - 短缺已扰乱多个品牌的供应链，例如创见自去年10月以来就未收到任何NAND闪存供货，预计供应紧张局面可能还需三到五个月才能缓解[2] - 人工智能应用的需求巨大，正从个人电脑存储和通用DRAM等消费领域抽取资源，导致全球库存持续减少[2] 行业结构性转变与未来展望 - 人工智能基础设施发展推动半导体存储器需求激增，大量原本用于消费级硬件的NAND闪存正被重新分配给超大规模数据中心和人工智能实验室[1] - 这种转变造成了近年来存储资源最为紧张的局面，主要组件供应商不得不重新分配生产和库存[1] - 行业分析师预测，这种供需不平衡局面可能会持续数年，超大规模数据中心将继续吸收大部分NAND和DRAM产量[3] - 一些预测表明，生产要到下一个硬件周期（可能在2027年左右）才会完全重新平衡以适应消费者需求，届时本地AI工作负载和新一代游戏主机将重新激发对高速闪存存储的需求[3] SATA固态硬盘市场现状与影响 - 尽管发烧友兴趣下降，SATA接口在主流市场仍占据固态硬盘销售的相当大份额，数据显示亚马逊畅销固态硬盘中约有五分之一仍为SATA接口型号[2] - 如果SATA固态硬盘停止供应，可能会推高整个SSD市场的价格，包括依赖相同NAND组件的NVMe产品[2] - 三星目前仍是消费级固态硬盘市场的基石，其否认态度暂时安抚了系统组装商和PC升级用户[3] - 即便SATA硬盘继续生产，人工智能驱动的组件需求压力也仍在不断重塑全球最大内存供应商的优先事项[3]

全球半导体设备市场展望 - 2025年全球半导体制造设备销售额预计年增13.7%至1,330亿美元，创历史新高[1] - 预计2026年销售额将增长至1,450亿美元，2027年进一步增长至1,560亿美元，持续改写历史纪录[1] - 市场增长的主要驱动力来自AI相关投资，包括先进逻辑、记忆体及先进封装技术[1] - 全球芯片设备销售稳健，前段与后段制程领域将连续3年成长，2027年将史上首度突破1,500亿美元大关[1] - 因AI需求投资较预期更活络，SEMI在2025年7月后上修了芯片设备销售预估[1] 前段制程设备市场分析 - 2025年全球前段制程制造设备销售额预计年增11.0%至1,157亿美元，高于年中预估的1,108亿美元，续创历史新高[2] - 上修预估主要反映AI运算推动DRAM及HBM投资超预期，以及中国持续扩大产能带来的重大贡献[2] - 因先进逻辑及记忆体需求增加，预计2026年全球WFE销售额年增9.0%，2027年进一步年增7.3%至1,352亿美元[2] - 截至2027年，中国、台湾、南韩预计为芯片设备采购额前三大区域[2] - 预测期间内，中国因持续投资成熟制程与特定先进节点，将维持龙头位置，但2026年后成长将放缓、销售额预估逐步下滑[2] - 台湾藉由大规模扩增最先进产能，2025年设备投资预估将持续稳健[2] - 南韩因对包含HBM在内的先进记忆体技术进行巨额投资，将支撑设备销售[2] 其他区域与半导体销售预测 - 藉由政府奖励、在地化布局及扩大特殊用途产品产能，预估其他区域2026年和2027年的投资将会增加[3] - 根据WSTS预测，因AI数据中心投资成为主要推动力，带动记忆体、GPU等逻辑芯片需求维持高成长，预估2026年全球半导体销售额将年增26.3%至9,754.60亿美元，逼近1兆美元大关，连续第3年创历史新高[3] 日本半导体设备市场表现 - 2025年10月日本制芯片设备销售额为4,138.76亿日圆，较去年同期增加7.3%，连续第22个月增长，创下历年同月历史新高[5] - 月销售额连续第24个月突破3,000亿日圆，且连续第12个月高于4,000亿日圆[5] - 累计2025年1-10月，日本芯片设备销售额达4兆2,143.51亿日圆，较去年同期大增17.5%，创历史同期新高[6] - 日本芯片设备全球市占率（以销售额换算）达3成，仅次于美国位居全球第2大[6] - 东京威力科创因业绩优于预期，将2025财年合并营收目标自2.35兆日圆上修至2.38兆日圆，合并营益目标自5,700亿日圆上修至5,860亿日圆，合并纯益目标自4,440亿日圆上修至4,880亿日圆[6] - SEAJ预估2025财年日本制芯片设备销售额自4兆6,590亿日圆上修至4兆8,634亿日圆，将较2024年度增加2.0%，年销售额将连续第2年创历史新高[7] - 上修预估因AI伺服器用GPU、HBM需求旺盛，台积电开始量产2纳米带动投资增加，以及南韩对DRAM/HBM的投资增加[7]

核心观点 - 博通股价近期大幅下跌约18%，市值蒸发超过3000亿美元或20000亿人民币，主要诱因是管理层在财报中表示，随着人工智能收入占比提升，公司整体毛利率将面临稀释，而非销售疲软 [1] - 尽管人工智能业务增长迅猛并有望提升运营利润率，但市场对公司因毛利率压力而维持的高估值（预期市盈率约36倍）感到担忧，可能反应过度 [1][3] 第四财季业绩表现 - 公司第四财季营收同比增长28%，略高于180亿美元 [1] - 半导体解决方案营收增长35%，基础设施软件营收增长19% [1] - 人工智能半导体收入同比增长74%，管理层预计下一财季（2026财年第一季度）该收入将同比翻倍，达到82亿美元 [1] 盈利能力与财务指引 - 管理层预计，由于人工智能收入占比增大，第一财季毛利率将比上一财季下降约一个百分点 [2] - 调整后EBITDA利润率预计为收入的约67%，低于第四财季的68% [2] - 非人工智能半导体收入预计与去年同期基本持平，近期增长主要依赖人工智能芯片和软件 [2] 现金流与股东回报 - 2025财年，公司产生269亿美元自由现金流，并向股东返还175亿美元，其中包括111亿美元股息和64亿美元股票回购 [2] - 公司最近将季度股息提高10%，至每股0.65美元 [2] 估值分析 - 公司股价约为每股340美元，预期市盈率约为36倍 [3] - 在当前管理层已提示毛利率面临压力的情况下，该估值可能过高 [3]

文章核心观点 - 台积电因AI需求强劲而业绩向好，但面临日本熊本厂持续亏损及成熟制程产能利用率下滑的挑战，董事长魏哲家正主导全球产能大调整，核心策略包括将熊本二厂制程计划从6纳米直接升级至2纳米，并出售旧厂设备以“腾笼换鸟”，将资源集中投向先进制程以应对AI芯片的旺盛需求 [1][3][10][12] 台积电全球产能调整与战略转向 - 公司正进行全球产能大调整，以“以有余补不足”为原则，重新配置资源，首要调整对象是2023年10月底刚动工的日本熊本二厂 [3][6] - 调整背景是AI需求独强，但成熟制程（如28纳米、6纳米）产能利用率低迷，其中台湾6纳米产能利用率已不满7成，熊本一厂28纳米制程也因车用芯片需求疲弱而大量产能闲置 [2][6] - 公司计划“淡出成熟制程”，全面将旧厂升级至先进制程，以打造最佳战力应对市场变化 [1] 日本熊本厂（JASM）的困境与制程升级计划 - 熊本一厂持续亏损，主要因日系车用客户订单减少导致28纳米产能利用率拉不起来 [2][13] - 熊本二厂原计划建设6纳米厂，但因担心加剧亏损，内部已决定放弃该计划，考虑跳过4纳米或3纳米，直攻2纳米制程 [3][6][7] - 升级至2纳米的原因是为了转向服务英伟达、超微等AI芯片大客户，而非以日系车用客户为主 [3][6] - 若熊本二厂改为2纳米，投资金额将从原本的100多亿美元飙升至250亿美元以上，且需符合制程外移落后台湾一个世代（N-1）的规定，并涉及日本政府补贴问题 [7][8] - 日本当地媒体报导熊本二厂已暂停搬入设备作业，日本经产省官员表示公司正在考虑重新审视设计以优化布局 [3][5][6] 先进制程需求旺盛与产能扩张 - AI需求非常强劲，台积电2纳米厂刚进入量产就出现订单大爆满，3纳米、2纳米需求强劲导致厂房不够用 [9][10][11] - 公司积极扩增先进制程产能，已在新竹、高雄兴建2纳米厂，并计划在台南科学园区附近加码兴建一座2纳米厂 [11] - 美国亚利桑那州第一座3纳米厂产能已被客户预订一空，第二座3纳米厂正加快装机，第三座2纳米厂已提前建置，预计2026年可导入量产 [11] - 公司证实将在亚利桑那州现有厂区附近取得第二块大面积土地，计划兴建2纳米甚至更先进制程的厂房，以打造独立的超大晶圆厂聚落 [12] “腾笼换鸟”策略处理成熟制程资产 - 为解决厂房空间不足问题，公司开始出售老厂闲置的机器设备，将省出的空间调整用于生产2纳米等先进制程的高获利AI芯片 [10] - 2024年以来，公司已在5月与11月两度出售旧机器设备给子公司世界先进，处分金额约新台币29亿元 [10][11] - 此策略一方面协助世界先进接手成熟制程客户订单，另一方面为公司先进制程腾出厂房空间 [11] 市场影响与未来展望 - 业界乐观预估台积电全年营收上看新台币3.7兆元 [1][3] - 美国总统特朗普于2024年8日宣布，允许英伟达在符合国家安全条件下向中国出口H200芯片，其中25%的金额将支付给美国，此消息激励了英伟达及台积电ADR股价 [1] - 通过全球产能调整，预计未来先进制程占台积电营收比重将提高到80%以上，以降低中国成熟制程低价竞争的冲击 [12] - 提升日本、美国的2纳米制程比重，有助于缓解先进制程过度集中于台湾的地缘政治担忧 [12] - 公司表示海外晶圆厂量产将从2025年开始的未来五年导致毛利率稀释，初期影响约为每年2-3%，后期将扩大至3-4% [14]